综述：利用脑磁图推进帕金森病科学的系统综述

本综述系统回顾了2018年至2025年间基于脑磁图（MEG）的帕金森病（PD）研究，重点总结了MEG在揭示PD脑网络功能障碍、病理机制及治疗调控方面的最新进展，涵盖了皮质振荡动力学（如β功率、β-γ相位幅度耦合（PAC））、基底节-皮质（BGC）网络交互、时域动态特性（如β爆发、非周期性成分）以及临床应用（如DBS优化、L-DOPA反应预测）等内容，为未来研究指明了方向。

　　

引言

帕金森病（PD）的病理生理学源于基底节多巴胺耗竭，导致基底节-丘脑-皮质回路（BGTC）功能障碍，引发运动迟缓、僵硬等典型症状。脑磁图（MEG）凭借其高时间分辨率与全脑空间覆盖能力，成为研究PD网络水平异常的重要工具。自2019年首次系统综述后，MEG通过新颖分析方法探索了更复杂的网络病理假说，本文旨在更新文献综述，并识别未来可依托MEG平台解决的关键科学问题。

方法

本综述遵循PRISMA指南，系统检索了Cochrane、Embase、PubMed、Scopus和Web of Science五个数据库，时间范围从2018年10月至2025年6月。采用乔安娜·布里格斯研究所（JBI）清单对纳入文献进行质量与相关性评估。最终54篇出版物被纳入，分为运动与认知两大领域，其中运动静息态研究进一步分为四类：皮质病理生理及其治疗调控、基底节-皮质（BGC）网络病理生理及其治疗调控、时域动态与非周期性特征、MEG的临床效用。

结果

3.1 文献筛选与特征

从548篇非重复文献中，54篇满足质量评估标准。排除原因包括预印本、缺失采样率、缺乏统一帕金森病评分量表第三部分（UPDRS-III）数据等。

3.2 运动网络研究：静息态

3.3.1 皮质病理生理与治疗调控

研究一致表明，PD患者皮质β振荡异常，且多巴胺能治疗可恢复其活动。晚期PD患者静息运动皮质β功率低于健康对照（HC），经左旋多巴（L-DOPA）治疗后恢复正常。Cao等发现L-DOPA增加双侧感觉运动皮质β功率，且功率增加程度与运动症状（运动不能和僵硬）改善相关。Wiesman等同样观察到多巴胺替代疗法后体运动β功率增加，但多巴胺富集区域β活动越高，临床反应越小，提示可能存在“脱靶”效应。

跨频率相互作用如β-γ相位幅度耦合（PAC）是PD的显著特征。MEG研究显示，PD患者感觉运动、枕叶、颞叶皮质均存在β-γ PAC，且与HC空间分布相似但幅度显著放大，其中感觉运动皮质的PAC幅度与运动不能严重程度相关。Martines等发现L-DOPA可降低PAC值。

网络水平重组与代偿性连接也是近期关注点。Ambrosanio等采用特征向量中心性（EC）发现PD患者额叶EC（α/β频段）升高，枕叶和岛叶EC降低，且额叶α EC与UPDRS-III评分相关。

治疗对皮质连接性的调控存在分歧：多巴胺能药物倾向于降低过度的相位同步（如额顶叶α同步），而DBS则增加高频β/低γ同步，提升网络效率与模块性。MR引导聚焦超声（MRgFUS）治疗震颤则与长程皮质连接降低、皮质-肌肉相干性增加相关。此外，神经化学分析显示，PD患者静息态功率改变主要位于胆碱能、谷氨酸能和血清素能系统富集区域，且与认知功能存在复杂交互。

3.3.2 BGC网络病理生理

同步记录局部场电位（LFP）与MEG为研究底节-皮质交互提供了多模态平台。van Wijk等发现STN-脑相干性具有频率依赖性：θ/α振荡与丘脑最相干，β振荡与运动前皮质最相干。Oswal等结合弥散成像发现，STN与皮质（尤其是内侧M1和辅助运动区SMA）在高β频段相干性更强，且SMA/内侧M1通过超直接通路驱动STN活动。计算模型进一步提示，皮质高β活动可能诱发底节低β病理活动。

3.3.3 时域动态、非周期性与非线性特征

时域振荡动态：β爆发（短暂β功率增高）是新兴生物标志物。PD患者感觉运动皮质β爆发率更低、爆发幅度更大、持续时间更长，且与运动症状相关。STN DBS可规范化爆发特征。STNβ爆发可触发多皮质区域事件相关磁场活动，表明其参与多个STN-皮质环路形成。此外，PD患者神经影像“指纹”识别准确性降低，频谱变异性更高。

非周期性活动：功率谱非周期成分（如斜率λ）反映兴奋/抑制平衡。PD患者非额区λ值更高且变异性更低，提示神经活动“减慢”且更僵化。λ与年龄正相关，与UPDRS-III无关。Wiesman等发现皮质“减慢”的空间分布与临床损害相关：后部减慢与症状严重度相关，前部减慢可能为代偿机制。

非线性特征：?zkurt等采用非线性度量（nsAMDF）发现STN高β非线性在停药状态下更高，与震颤相关；皮质α非线性在用药状态下更高，与运动不能相关。

拓扑动态：隐藏马尔可夫模型（HMM）分析显示，多巴胺能药物将β频段皮质-STN网络从STN主导转变为额顶叶主导，降低STN-皮质通信。Wei等发现L-DOPA与DBS对运动状态β活动调控相反：L-DOPA增加低/高β功率，DBS降低高β功率。Sorrentino等提出PD患者“功能储备”（脑激活模式数量）减少，与β同步过度及UPDRS-III评分负相关，表明网络僵化损害运动功能。

3.3.4 MEG的临床效用

MEG在DBS优化中展现潜力：方向性DBS接触的最佳取向可诱发更强感觉运动皮质响应，并预测临床表现。机器学习分析显示，STN-皮质相干性特征（如低频γ与高频振荡）比STN本地功率更能预测DBS疗效。个体化分析表明，L-DOPA响应具有高度个体特异性，且分类准确性与运动改善相关。

3.4 运动相关脑活动改变

运动准备：PD患者运动序列学习中预刺激β抑制减弱，且抑制程度预测学习表现。Go/NoGo任务中，PD组β事件间隔调节能力下降，与行为表现相关。抗眼跳任务中，PD患者右侧DLPFCβ功率增加缺失，且DLPFC-前眼野α连接降低，与眼跳延迟相关。

运动执行：PD患者在激活/抑制任务中错误率更高，双侧M1β功率增加，SMA与前皮质α/β功率降低。被动运动后β反弹（PMBR）减弱，且不受药物影响。主动运动中，STN与皮质β相干性在运动开始抑制、停止后反弹，反转运动仅引起皮质β抑制。可预测条件下β抑制更强，不可预测条件下β相干反弹更强。Cao等发现低β相干聚焦于感觉运动皮质（运动起始抑制），高β相干聚焦于SMA（抑制控制增强）。

3.5 PD认知研究

MEG通过图论分析揭示PD认知障碍（PD-CI）患者全局与局部连接降低，网络重构（如叶节点比例增加）。最小生成树（MST）参数（如直径）与MoCA评分相关。Simon等证实“频谱减慢”与认知衰退相关。Hyder等通过语言处理连接性分析实现PD与HC78%分类准确率。Boon等发现STN DBS后淡漠加重与左侧STN背外侧刺激及DLPFC α1连接降低相关。

讨论

本综述识别出四大知识缺口：

1. 1.

   网络活动动态互作：需整合局部振荡、PAC与连接性改变，建立级联模型（如皮质高β驱动STN低β）。

2. 2.

   因果病理机制：需区分症状相关与无关生物标志物，结合干预研究（如有效/无效DBS模式）与临界态理论（如脑网络偏离临界致信息传输效率下降）。

3. 3.

   振荡与行为瞬时关联：探索β爆发时空关系、运动与治疗对生理信号的叠加效应。

4. 4.

   治疗机制差异：阐明多巴胺药物与DBS对皮质连接的反向调控机制。

4.1 MEG的局限性

包括空间分辨率与逆问题求解不确定性、对深部结构敏感性、高成本与基础设施要求、头动依赖性与系统静止性等。新兴技术（如OPMs）有望部分克服这些限制。

结论

MEG凭借其高时空分辨率已成为推进PD科学研究的关键工具。通过揭示振荡动力学、网络交互与治疗调控机制，MEG为理解PD病理与开发新疗法提供了独特视角。随着技术发展，MEG将在未来PD研究中发挥更重要作用。